2015 Fiscal Year Research-status Report
機械学習理論を実装した顎変形症診断支援データベースシステムの開発とその臨床応用
| Project/Area Number |
26463091
|
|---|
| Research Institution | Niigata University |
|---|
Principal Investigator |
越知 佳奈子 新潟大学, 医歯学系, 助教 (60397122)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
齊藤 力 東京歯科大学, 歯学部, 客員教授 (80103357)
齋藤 功 新潟大学, 医歯学系, 教授 (90205633)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| Keywords | 顎変形症 / 機械学習 / 診断支援システム / 三次元形態解析 / 歯列模型解析 / 臨床 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、顎変形症の診断時に過去の類似症例を自動認識して検索・提示する診断支援システムを開発することである。本研究では、研究計画を確実に遂行するため、顎変形症に関連した「資料のデジタル化」と「機械学習を実装したデータベースシステムの開発」を併進する方針を取っている。
「資料のデジタル化」に関しては、昨年度、歯列模型のデジタル化の条件設定を行ったことにより、専門業者に委託した場合でもパラメータ取得に十分なデータを得ることが可能となったので、症例の選定を行いながら症例数を増加させた。また、顎矯正手術適応とならなかったが、歯列歯槽部に非対称が認められた症例についても、データに加え学習データとして用いることとした。これによって、外科的矯正手術と矯正単独治療のボーダーラインケースについても類似症例を提示することが可能になることを予測している。
「機械学習を実装したデータベースシステムの開発」については、抽出するパラメータの見直しを中心に行った。本研究は学習データとして、歯列模型のデータから抽出したパラメータを用いて、類似症例を提示することを目的としている。しかしながら、これまで用いてきた歯列ー歯槽部形態分析システムは、上下顎それぞれの歯列ー歯槽部の形態を解析し、パラメータとして抽出可能であったものの、上下顎の三次元的な位置関係のパラメータ化はされていなかったので、類似症例を精度よく提示することは困難であった。これらを改善するために、本年度は新たに、上下顎の三次元的な相対位置関係をパラメータ化し、解析するシステムを開発、さらに三次元的位置関係を可視化を可能とした。本システムにより、より効率的な類似症例の提示が可能となることが予測される。また、上下顎の顎関係が可視化されることで、システム利用者にとっても症例の類似度性が、視覚的に確認可能となることで臨床的な有用性が向上すると考える。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
歯列模型のデジタル化については、昨年度より症例数は増加しているものの、当初の計画よりは、少ない状況である。症例数が増加しない原因としては、病院移転に伴う資料保管庫の分散化が生じ、治療が終了した症例の保管場所も複数あるため、検索が困難であること。また、治療終了後の症例が多く保管されている保管庫の場所も外来棟から離れているため、これらを運搬し、デジタルデータ採得が可能な状況まで歯列模型の状態を整えるために時間がかかることが、挙げられる。
機械学習のシステム構築については、本年度はデータベースシステムのパラメータ部分の改善に専念することとなり、機械学習アルゴリズムの開発については遅延した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
「資料のデジタル化」については、これまで以上に資料の選定を急ぎ、なるべく症例数を増やしていくことにする。また、状況によっては人員を確保し、症例数を増やすことを考える。
デジタル化したデータから抽出するパラメータ部分については、かなり改善したので、今後症例数を増やしながら、機械学習アルゴリズムを実装した小規模データベース実現を優先していきたい。
|
| Causes of Carryover |
模型のデジタル化の委託予算を大きくとっていたが、委託数が計画数に達しなかったことが最大の原因と考える。
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
本年度も引き続きデジタルデータ化を進めることにより、予算は使用されると考える。また、本年度はこれまでの研究成果を論文として投稿すること、学会で発表することで予算を使用することになる。
|
Research Products
(2 results)
